2511-0058

• Analyse des besoins métiers, conception et développement de fonctionnalités, et accompagnement des clients dans l’utilisation et l’interprétation des résultats. • Développement de solutions et pipelines pour l’analyse de séries temporelles : traitement des données, évaluation et correction de la qualité, prévision, et détection d’anomalies. Thése cifre: Développement d’un outil de détection précoce de fuites de fluide frigorigène dans des installations frigorifiques industrielles, en temps réel : - Création d’un jumeau numérique basé sur l’apprentissage automatique, simulant le fonctionnement normal à partir des données capteurs ; réaliser le benchmarking des modèles, l’ingénierie des features et mettre en place des seuils dynamiques et des méthodes statistiques pour détecter et diagnostiquer les fuites en comparant le comportement réel et prédit. - Mise en place d’un système de monitoring pour identifier et corriger automatiquement les dérives de concept du modèle liées aux évolutions du système de réfrigération. - Déploiement automatisé de l’outil sur des IoT clients, assurant la mise à jour et la synchronisation des versions grâce à Azure DevOps et WatchPower.